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学术论文2026-09-14 发布INFO

Reversibility-Verified De-identification for Cloud-Local LLM Inference: A Locally Certified Dehydrate-Rehydrate Loop with Layered Assurance (DR-SL)

本文针对「云-端协同 LLM 推理」中的隐私取舍问题提出 DR-SL 框架(Dehydrate-Rehydrate with Self-Learning loop,脱水-再水化自学习闭环)。现实困境在于:企业希望把敏感用户数据留在本地,却又

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR

学术论文2026-05-07 发布INFO

$α$-Wasserstein Mechanism for Rényi Pufferfish Privacy

该论文提出了一种基于α-Wasserstein距离的机制来实现Rényi Pufferfish隐私保护,使用了拉普拉斯噪声和高斯噪声。通过应用Hölder不等式,作者证明了拉普拉斯机制的尺度参数可以通过W_α度量的上界进行校准,从而对于α∈

历史摘要 · 未重新核验 · arXiv cs.CR